🔬 معرفی پروژه Perception Models از Meta AI Research
پروژه Perception Models از Meta AI Research، مجموعهای از مدلهای پیشرفته برای درک تصویر و ویدیو است که شامل دو مؤلفه اصلی هستند:
---
🧠 Perception Encoder (PE)
خانوادهای از رمزگذارهای بینایی است که برای وظایف مختلف طراحی شدهاند:
PE-Core:
مدلی مشابه CLIP برای طبقهبندی و بازیابی تصویر و ویدیو بهصورت zero-shot.
PE-Lang:
رمزگذاری هماهنگ با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای مدلسازی بینایی-زبان.
PE-Spatial:
تنظیم شده برای وظایف بینایی متمرکز مانند تشخیص، تخمین عمق و ردیابی.
این مدلها از contrastive pretraining مقیاسپذیر استفاده میکنند و در وظایف مختلف عملکرد برتری نسبت به مدلهای موجود دارند.
---
🌐 Perception Language Model (PLM)
مجموعهای از مدلهای باز و قابل تولید مجدد برای مدلسازی بینایی-زبان است که شامل اندازههای مختلفی میباشد:
PLM-1B:
مدلی با ۱ میلیارد پارامتر.
PLM-3B:
مدلی با ۳ میلیارد پارامتر.
PLM-8B:
مدلی با ۸ میلیارد پارامتر.
این مدلها با استفاده از دادههای باز و بدون تکیه بر مدلهای اختصاصی آموزش دیدهاند و در وظایف مختلف بینایی-زبان عملکرد قابل توجهی دارند.
---
📊 نتایج و ارزیابی
مدلهای PE و PLM در بنچمارکهای مختلفی ارزیابی شدهاند و نتایج قابل توجهی کسب کردهاند. برای مثال، PLM-8B در بنچمارک PLM-VideoBench عملکرد برتری نسبت به مدلهای موجود نشان داده است.
---
🛠️ شروع به کار
برای استفاده از این مدلها، میتوانید مخزن رسمی را کلون کرده و مراحل نصب را دنبال کنید:
برای اطلاعات بیشتر و دسترسی به کدها و مدلهای پیشآموزشدیده، به مخزن رسمی پروژه مراجعه کنید:
🔗facebookresearch/perception_models
---
این پروژه فرصتهای جدیدی را برای پژوهشگران و توسعهدهندگان در زمینه درک تصویر و ویدیو فراهم میکند.
#AI #ComputerVision #MetaAI #PerceptionModels #DeepLearning
@asrgooyeshpardaz
پروژه Perception Models از Meta AI Research، مجموعهای از مدلهای پیشرفته برای درک تصویر و ویدیو است که شامل دو مؤلفه اصلی هستند:
---
🧠 Perception Encoder (PE)
خانوادهای از رمزگذارهای بینایی است که برای وظایف مختلف طراحی شدهاند:
PE-Core:
مدلی مشابه CLIP برای طبقهبندی و بازیابی تصویر و ویدیو بهصورت zero-shot.
PE-Lang:
رمزگذاری هماهنگ با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای مدلسازی بینایی-زبان.
PE-Spatial:
تنظیم شده برای وظایف بینایی متمرکز مانند تشخیص، تخمین عمق و ردیابی.
این مدلها از contrastive pretraining مقیاسپذیر استفاده میکنند و در وظایف مختلف عملکرد برتری نسبت به مدلهای موجود دارند.
---
🌐 Perception Language Model (PLM)
مجموعهای از مدلهای باز و قابل تولید مجدد برای مدلسازی بینایی-زبان است که شامل اندازههای مختلفی میباشد:
PLM-1B:
مدلی با ۱ میلیارد پارامتر.
PLM-3B:
مدلی با ۳ میلیارد پارامتر.
PLM-8B:
مدلی با ۸ میلیارد پارامتر.
این مدلها با استفاده از دادههای باز و بدون تکیه بر مدلهای اختصاصی آموزش دیدهاند و در وظایف مختلف بینایی-زبان عملکرد قابل توجهی دارند.
---
📊 نتایج و ارزیابی
مدلهای PE و PLM در بنچمارکهای مختلفی ارزیابی شدهاند و نتایج قابل توجهی کسب کردهاند. برای مثال، PLM-8B در بنچمارک PLM-VideoBench عملکرد برتری نسبت به مدلهای موجود نشان داده است.
---
🛠️ شروع به کار
برای استفاده از این مدلها، میتوانید مخزن رسمی را کلون کرده و مراحل نصب را دنبال کنید:
git clone https://github.com/facebookresearch/perception_models.git
cd perception_models
conda create --name perception_models python=3.12
conda activate perception_models
# Install PyTorch
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# We use torchcodec for decoding videos into PyTorch tensors
conda install ffmpeg -c conda-forge
pip install torchcodec==0.1 --index-url=https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -e .
برای اطلاعات بیشتر و دسترسی به کدها و مدلهای پیشآموزشدیده، به مخزن رسمی پروژه مراجعه کنید:
🔗facebookresearch/perception_models
---
این پروژه فرصتهای جدیدی را برای پژوهشگران و توسعهدهندگان در زمینه درک تصویر و ویدیو فراهم میکند.
#AI #ComputerVision #MetaAI #PerceptionModels #DeepLearning
@asrgooyeshpardaz
❤4👍4👌4